РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ
ВЫСКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПОРТАЛОВ,
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
И ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Описаны возможности, возникающие при объединении традиционных расчетных комплексов и программ нейросетевой аппроксимации в гибридную программу нейросетевой оптимизации моделей строительных конструкций. Приведен пример оптимизации простой строительной конструкции — ступенчатой плиты. Абовский Н.П., Светашков П.А. Подробнее →

На примере задачи аппроксимации функции проведено сравнение двух наиболее распространенных алгоритмов нечеткого вывода — Мамдани (Mamdani) и Сугэно (Sugeno).Установлено определенное преимущество алгоритма Сугэно — в плане точности и простоты реализации. Показано функциональное сходство данного алгоритма с обобщенно-регрессионной искусственной нейронной сетью (GRNN). Круглов В.В. Подробнее →

Предложен метод обучения нейронных RBF-сетей, основанный на процедуре структурной оптимизации сети и позволяет определить необходимое число нейронов скрытого слоя и параметры RBF-сети. Результаты моделирования подтверждают эффективность разработанной процедуры обучения RBF-сети и возможность ее практического применения. Милов В.Р. Подробнее →

Рассмотрена задача структурной и параметрической адаптации систем нечеткого логического вывода применительно к имеющимся экспериментальным данным. Рассмотрено три вида процедур подобной адаптации: основанные на алгоритмах сокращения, наращивания и генетических. Приведены варианты этих процедур. Круглов В.В. Подробнее →

Проведен анализ подходов к формированию целевых функций и способов нечеткого логического вывода для построения нечетких оценочных моделей сложных систем, реализует гибкий механизм согласования нечетких целей, использованный в многоцелевых системах поддержки принятия решений для создания моделей предпочтений ЛПР. Борисов В.В., Федулов А.С. Подробнее →